Plan de estudios del Curso Análisis Estadístico y Base de Datos con SPSS - Avanzado

SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

  • Objetivo:
    • Definir y clasificar las técnicas multivariantes y aplicarlas a la estadística.
  • Temas:
    • Análisis multivariante
    • Clasificación del análisis multivariante
    • Regresión lineal múltiple
    • Validación del modelo de regresión
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Regresión lineal múltiple
    • Autocorrelación y multicolinealidad
    • Análisis gráfico
    • Guardar y heterocedasticidad
    • Corrección - Parte 1
    • Corrección - Parte 2
    • Modelo de regresión múltiple - parte 2
    • Normalidad
    • Multicolinealidad
    • Heterocedasticidad y correlación

SESIÓN 02: MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA

  • Objetivo:
    • Explicar el método de estimación del modelo de elección discreta.
  • Temas:
    • Modelos de elección discreta binaria 
    • Modelo Logit binario
    • Modelo Probit
  • Ejemplos:
    • Modelo Logit
    • Odds ratios
    • Opciones en Logit
    • Logit bivariante
    • Probit bivariante
    • Modelo Probit
    • Modelo Logit - parte 2
    • Modelo Probit - parte 2
    • Modelo Probit de clasificación
    • Modelo Logit y Probit con errores robustos

SESIÓN 03: ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

  • Objetivo:
    • Detallar el método multivariante del análisis de componentes principales para aplicarlo en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del ACP
    • Cálculo de los componentes principales
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • ACP
    • KMO y Bartlett
    • Análisis gráfico
    • Guardar componentes
    • Caso práctico - Parte 1
    • Caso práctico - Parte 2
    • ACP - Parte 2
    • Gráfico de dispersión por componentes
    • Gráfico de dispersión por componentes - Parte 2
    • Gráfico de dispersión por componentes - Parte 3

SESIÓN 04: ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO

  • Objetivo:
    • Presentar el análisis factorial exploratorio y aplicarlo en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del análisis factorial 
    • Modelo del análisis factorial
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Factorización de ejes principales
    • Obtener factores
    • Máxima verosimilitud
    • Rotación varimax
    • Rotación promax
    • Anti-imagen
    • Factorización de ejes principales - Parte 2
    • Aumentar factores
    • Gráfica de puntuación
    • Gráfica de puntuación con rotación Varimax

SESIÓN 05: ANÁLISIS DISCRIMINANTE

  • Objetivo:
    • Presentar el método del análisis discriminante y aplicarlo en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del análisis discriminante
    • Pasos del análisis discriminante
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Clasificar
    • Métodos
    • Gráficos
    • Guardar
    • Caso práctico - Parte 1
    • Caso práctico - Parte 2
    • Análisis de discriminante
    • Análisis de discriminante - puntuaciones
    • Análisis de discriminante - Parte 2
    • Clasificar nuevos casos

SESIÓN 06: ANÁLISIS CLÚSTER

  • Objetivo:
    • Presentar el análisis clúster y sus tipos para aplicarlos en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del análisis clúster
    • Etapas del análisis clúster
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Clúster jerárquico
    • Guardar y validar
    • Gráficos
    • Clúster bietápico
    • Caso práctico 
    • Clúster no jerárquico
    • Clúster jerárquico - Parte 2
    • Guardar pertenencia y graficar
    • Realizar la clasificación por vecinos cercanos
    • Realizar la clasificación el método de ward

SESIÓN 07: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA SIMPLE

  • Objetivo:
    • Detallar el método de análisis de correspondencias simple y su aplicación en SPSS.
  • Temas:
    • Estructura del ACS
    • Selección de la técnica 
    • Procedimiento del ACS
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • Modelo
    • Estadísticos
    • Gráficos
    • Caso práctico - Parte 1
    • Distancia euclídea
    • Caso práctico - Parte 2 
    • Modelo - Parte 2
    • Estadísticos - Parte 2
    • Gráficos - Parte 2
    • Distancia euclídea - Parte 2

SESIÓN 08: ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA MÚLTIPLE

  • Objetivo:
    • Conocer y entender el análisis de correspondencia múltiple y la aplicación práctica del mismo por medio de SPSS.
  • Temas:
    • Correspondencias múltiples
    • Aplicación en SPSS
  • Ejemplos:
    • ACM
    • Opciones y guardar
    • Gráficos
    • Discretizar 
    • Caso práctico - Parte 1
    • Caso práctico - Parte 2
    • ACM - Parte 2
    • Gráficos - Parte 2
    • Normalización simétrica
    • Normalización independiente

Actualización parcial el 07 de diciembre del 2023.

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